論文の概要: Preference Optimization for Molecular Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12304v1
- Date: Wed, 18 Oct 2023 20:11:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-20 17:56:20.329528
- Title: Preference Optimization for Molecular Language Models
- Title(参考訳): 分子言語モデルの選好最適化
- Authors: Ryan Park, Ryan Theisen, Navriti Sahni, Marcel Patek, Anna
Cicho\'nska, Rayees Rahman
- Abstract要約: 本研究では, 生成分子と化学選好との整合性を改善するための微調整法について検討した。
その結果,このアプローチは単純で,効率的で,効果的であることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.1301586009702067
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Molecular language modeling is an effective approach to generating novel
chemical structures. However, these models do not \emph{a priori} encode
certain preferences a chemist may desire. We investigate the use of fine-tuning
using Direct Preference Optimization to better align generated molecules with
chemist preferences. Our findings suggest that this approach is simple,
efficient, and highly effective.
- Abstract(参考訳): 分子言語モデリングは、新しい化学構造を生成する効果的なアプローチである。
しかしこれらのモデルは、化学者が望むかもしれない特定の選好をエンコードしない。
直接選好最適化を用いた微調整を用いて、生成分子と化学選好との整合性を向上する。
以上より,このアプローチは単純,効率的,かつ極めて効果的であることが示唆された。
関連論文リスト
- DecompOpt: Controllable and Decomposed Diffusion Models for Structure-based Molecular Optimization [49.85944390503957]
DecompOptは、制御可能・拡散モデルに基づく構造に基づく分子最適化手法である。
DecompOptは強いde novoベースラインよりも優れた特性を持つ分子を効率よく生成できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T02:53:40Z) - An Empirical Evaluation of Zeroth-Order Optimization Methods on
AI-driven Molecule Optimization [78.36413169647408]
分子目的を最適化するための様々なZO最適化手法の有効性について検討する。
ZO符号に基づく勾配降下(ZO-signGD)の利点を示す。
本稿では,Guurcamol スイートから広く使用されているベンチマークタスクに対して,ZO 最適化手法の有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T01:58:10Z) - CELLS: Cost-Effective Evolution in Latent Space for Goal-Directed
Molecular Generation [23.618366377098614]
本稿では,分子潜在表現ベクトルを最適化した遅延空間におけるコスト効率のよい進化戦略を提案する。
我々は、潜伏空間と観測空間をマッピングするために、事前訓練された分子生成モデルを採用する。
提案手法といくつかの高度な手法を比較した複数の最適化タスクについて広範な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T11:02:18Z) - Molecular Attributes Transfer from Non-Parallel Data [57.010952598634944]
分子最適化をスタイル伝達問題として定式化し、非並列データの2つのグループ間の内部差を自動的に学習できる新しい生成モデルを提案する。
毒性修飾と合成性向上という2つの分子最適化タスクの実験により,本モデルがいくつかの最先端手法を著しく上回ることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T06:10:22Z) - Differentiable Scaffolding Tree for Molecular Optimization [47.447362691543304]
本稿では,離散的な化学構造を局所的な微分可能木に変換するための知識ネットワークを用いた微分可能な足場木(DST)を提案する。
実験により, 勾配に基づく分子最適化は有効であり, 試料効率が高いことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-22T01:16:22Z) - Molecule Optimization via Fragment-based Generative Models [21.888942129750124]
創薬において、分子最適化は、望ましい薬物特性の観点から薬候補をより良いものにするための重要なステップである。
本稿では,計算量最適化分子に対する革新的シリコアプローチを提案し,最適化分子グラフを生成するために問題を定式化する。
我々の生成モデルはフラグメントベースの薬物設計の重要なアイデアに従い、小さなフラグメントを変更することで分子を最適化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-08T05:52:16Z) - Reinforced Molecular Optimization with Neighborhood-Controlled Grammars [63.84003497770347]
分子最適化のためのグラフ畳み込みポリシネットワークであるMNCE-RLを提案する。
我々は、元の近傍制御された埋め込み文法を拡張して、分子グラフ生成に適用する。
提案手法は, 分子最適化タスクの多種多様さにおいて, 最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-14T05:42:15Z) - Graph Polish: A Novel Graph Generation Paradigm for Molecular
Optimization [7.1696593196695035]
本稿では,従来の「二言語翻訳」タスクから「単言語」タスクへ分子最適化を変換する新しい分子最適化パラダイムであるグラフポーランドを提案する。
本稿では,最適化段階における長期的依存関係を捉えるために,効果的で効率的な学習フレームワークT&Sの研磨法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-14T08:36:13Z) - Bayesian Optimization for Selecting Efficient Machine Learning Models [53.202224677485525]
本稿では,予測効率とトレーニング効率の両面において,モデルを協調最適化するための統一ベイズ最適化フレームワークを提案する。
レコメンデーションタスクのためのモデル選択の実験は、この方法で選択されたモデルがモデルのトレーニング効率を大幅に改善することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-02T02:56:30Z) - Molecular Design in Synthetically Accessible Chemical Space via Deep
Reinforcement Learning [0.0]
既存の生成法は、最適化中に分子特性の分布を好適にシフトできる能力に制限されていると論じる。
本稿では,分子設計のための新しい強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T16:29:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。